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为飞行器装上“智慧之眼”_0

2019-06-11 09:59 出处:未知 人气: 评论(

  走进位于清华大学主楼8层一间普通的实验室,映入眼帘的是多架小型四旋翼无人机一字排开,桌子上堆满了各种各样的传感器、机架和零件。同学们在紧张的调试飞行器的自主定位性能。螺旋桨启动,人们瞬间被韵律感极强的马达声包围,小小的飞行器在高矮不同的障碍物之间稳稳的飞行着。

  这就是清华大学自动化系戴琼海教授带领的THRONE团队。近5年来,他们在国家973项目的支持下,开展了全天时全天候复杂条件下飞行器可视导航的基础理论研究。在复杂飞行环境的多维信息采集及稀疏特征提取、高精度时空配准和高精度飞行环境重建等方面获得了重大的理论突破。在完全未知的飞行场景中,飞行器的自主定位精度达到厘米级别,能够实时构建飞行环境的三维模型,真正做到了自主避障、自主跟踪和自主着陆,为飞行器装上了高科技的智慧之眼。

  在2013年8月举办的第23届国际空中机器人大赛中,THRONE团队依靠雄厚的理论积淀,从来自世界7个国家的32支高校代表队中脱颖而出,成为完成始自2010年的第6代任务的唯一一支代表队,从而成为继斯坦福大学、卡耐基梅隆大学、柏林工业大学、佐治亚理工大学和麻省理工学院之后的新一代冠军队伍。这是该团队自2012年获得国家技术发明一等奖之后的又一重大突破。

  瞄准重大需求突破核心关键技术

  自从美国的莱特兄弟在1903年制造出第一架依靠自身动力进行载人飞行的飞机飞行者1号并获得试飞成功后,飞机日益成为现代文明不可缺少的交通工具,它深刻地影响和改变着人们的生活。然而,全天时全天候的飞行需求和复杂多变的气候、电磁等恶劣的外部条件,严重威胁着飞行器的飞行安全。复杂条件下飞行器的安全飞行和进近着陆一直是国际航空领域研究的热点和难点,其核心技术的突破对国家经济建设和国防安全具有重大作用。

  上个世纪末,欧美发达国家提出可视导航的概念,是将合成视觉和导航定位有机结合的新型导航方法,是集飞行环境的可视化与精密导航定位于一体的飞行器安全飞行和进近着陆的关键技术。在美国、欧洲的下一代航空运输系统NextGen和SESAR,以及下一代空管系统AFAS计划中,可视导航是其核心技术,得到NASA与美国国家基金委(NSF)的大力支持。飞行器可视导航是解决复杂环境下军民用航空面临的安全事故、航班延误、航路利用率低等一系列重大问题的现代战略高技术手段,可有效支撑国家中长期科技发展规划中大型飞机和中国卫星导航系统等国家重大专项的实施。

  遗憾的是,可视导航的多项核心技术一直被国外严密封锁,国内相关研究仍处于起步阶段,缺乏对飞行器可视导航基础科学问题的系统深入研究。面对这样严峻的现实,该团队通过充分调研和分析,最终认定从三个方面突破关键的核心技术:

  首先,飞行环境极其复杂,如何高效进行多维环境信息的采集、稀疏特征提取及表示是首要问题。飞行器飞行和进近着陆过程中,传感器采集到的多维环境信息数据量虽大,但实际上存在着大量的冗余。针对这个问题,团队在压缩感知理论框架下提取隐藏在数据中本质的稀疏结构,进行数据解析和重构。所提出的log-sum启发式模型,实现了对0范数的极限逼近,从理论上给出了该模型的解析解并证明了解的稳定性和收敛性。该理论成果被国际顶级期刊IEEE Transactions On Neural Networksand Learning Systems作为亮点成果。

  其次,如何应对飞行器飞行过程中极高的动态性所引入的环境信息重建的不确定性,是关系到飞行环境的可视化与导航定位精度的重中之重。针对这个问题,团队利用搭建的多视角变光照采集系统,开创性地提出了时间空间间插曝光采样,对高速运动场景进行时间维度的高采样率采集,获得多视角的高时间空间分辨率场景采样结果,突破了传感器运动模糊与图像信号信噪比之间的本质矛盾,极大的降低了高动态条件下信息采集及重构的不确定性。

  第三,如何达到飞行器飞行导航环境重建的逼真性要求,影响着飞行器上合成视觉系统的性能,直接关乎复杂条件下飞行器的飞行安全。团队基于前期积累的理论成果,建立了飞行器采集视角、光照变化与位姿的映射关系,将光度立体与多视图匹配相结合,极大地提升了复杂飞行场景的三维重建精度。同时针对飞行环境中多动态目标的复杂交互问题,构建了国际上首个多动态目标的运动捕捉及三维重建系统,被计算机视觉领域顶级期刊IEEE Transactionson Pattern Analysisand Machine Intelligence选为亮点成果。

  这三个核心关键技术的突破,为保障飞行器飞行和进近着陆过程中高效的环境信息采集、高速飞行条件下实现采集信息与飞行器位置的高精度配准以及准确重建飞行环境,生成实时、可信的合成视景系统奠定了基础。

  搭建验证系统国际赛场崭露头角

  在理论研究获得重大突破的同时,受到大型飞行器验证系统实施的限制,该团队将目光转向无人机可视导航系统。相较于载人飞行器,无人机具有零伤亡、费效比低、部署灵活等鲜明特点,在军用和民用领域有着极其广泛的应用。军事上可以实现战场侦察、通信中继、低空突袭等重要任务;在民用上,可以通过搭载不同的传感器实现农作物监测、大范围地形地貌测绘等工作。

  抱着克服验证困难,另寻合适平台的想法,团队进行了广泛的调研。在充分了解相关领域的发展状况之后,团队选定四旋翼小型飞行器作为基础系统,搭载激光测距机、可见光摄像头、超声波传感器以及机载处理器等设备,设计实现了一个完整的可视导航验证系统。在调研的过程中,国际空中机器人大赛走入了他们的视野。

  国际空中机器人大赛(International Aerial Robotics Competition,IARC)始创于1991年,由国际无人系统协会(Associationfor Unmanned Vehicle Systems International,AUVSI)举办并赞助,通过设置特定任务目标展示无人机可视导航的最新成果。每代任务相对独立,完成之后进入下一代,至今已完成5代任务。开赛20多年以来,有来自世界10多个国家的60余所高校代表队参赛。斯坦福大学、卡耐基梅隆大学、佐治亚理工大学、麻省理工学院和德国柏林工业大学等世界一流名校都曾是比赛的赢家。第6代任务于2010年发布,要求无人机从室外窗口进入室内未知环境,探索走廊并进入目标房间,搜寻并拾取任务标的物存有重要资料的U盘,放置替代U盘后退出。整个过程要求无人机完全自主飞行,不准任何人工干预和使用包括GPS等在内的外部定位设备,完全依靠机载传感器进行自主定位和可视导航。

  结合973项目以及周东华教授牵头的清华信息科学与技术国家实验室(筹)重点团队建设项目,自动化系张涛教授、程农教授给予了团队大力支持。团队秉承细节决定成败的理念,充分考虑整个系统的完整性、完备性和理论成果在工程应用中的鲁棒性等,2个月的时间内完成了未知环境自主建模与定位、路径规划、通信结构和飞行器控制4个模块的设计工作。然而,比赛规则设定的飞行器限重和复杂多变的室内结构又成为了横亘在师生面前的难题。

  一方面,规则要求参赛飞行器最大起飞重量不能超过1.5公斤,这就对可搭载的传感器数量和机械结构设计提出了严苛的要求。如何在环境信息有限且复杂的情况下获得高精度环境建模和自定位结果?针对于此,团队队长王玉旺同学充分利用飞行器飞行过程中采集到的多视角环境信息,与飞控系统提供的惯导数据融合,进而提出局部估计与全局校正相结合的优化框架,利用机载处理器与地面站协同运算,最终达到了厘米级别的定位精度和高达30Hz的刷新率。另一方面,每一轮(共四轮)比赛中飞行环境都由裁判随机设置,形成没有任何先验信息、复杂多变的室内结构,这就对整个系统算法的鲁棒性提出了极高要求。团队李一鹏博士后组织全体队员反复论证,考虑各种复杂情况,采用手持飞行器离线测试的方法,历时一个星期的昼夜调试,确保整个系统能够应对各种随机的室内结构。这两个核心关键问题的解决,为赢得比赛奠定了重要基础。

  2013年8月3日下午,当THRONE团队的四旋翼飞行器稳稳降落在目标地点时,国际无人系统协会秘书长Davidson先生宣布,清华大学THRONE团队完成了第六代任务。3天后北美赛区战况揭晓,包括密歇根大学、佐治亚理工学院等在内的业内高手无一完成任务。清华大学THRONE代表队成为全球唯一一支挑战成功的任务终结者,成为当之无愧的第六代冠军。

  比赛中,THRONE无人机厘米级别的飞行环境重建精度和自定位精度源自于整个团队在可视导航研究方面雄厚的理论积淀,这些成果在工程实践中展示出了巨大的威力。在谈及清华组队参加国际空中机器人大赛的缘由时,戴琼海教授说:首先第一个原因是磨练已有的技术,我们研究多维环境信息采集及重构已有十年,要在赛事中发挥出我们应有的技术水平;从第二个角度来看,是希望为团队的同学们搭建一个展现自我的舞台,并能在其中锻炼自己。该团队依靠钻之弥坚的科研精神和精诚合作的团队力量,收获了荣誉的同时,更会在飞行器可视导航研究领域取得越来越多的重大成果。

  胸怀国家建设科研征程勇往直前

  着眼于复杂条件下飞行器可视导航,以多维信息采集及稀疏特征提取、高精度时空配准和高精度飞行环境重建等方面的理论研究为突破口,借助无人机平台实现可视导航理论研究向工程实践的转化,该团队为飞行器装上了高科技的眼睛。有了这双智慧之眼,飞行器将会在全天时全天候的飞行环境下具备超强的鲁棒性和安全性,在未来的国民经济建设中发挥不可替代的作用。

  在未来的日子里,该团队会一如既往、不遗余力的开展飞行器可视导航的基础理论研究,为国家经济建设和国防安全做出更大的贡献;另一方面,团队将一直秉承清华自强不息,厚德载物的校训,在新的科学探索征程上勇往直前,迎接更多的挑战与收获。

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